Алгоритм проверки схожести цветов

Я ищу алгоритм, который сравнивает два цвета RGB и генерирует значение их сходства (где сходство означает «сходство в отношении среднего человеческого восприятия»).

Есть идеи?

ИЗМЕНИТЬ :

Поскольку я больше не могу отвечать, я решил внести свое «решение» в качестве редактирования вопроса.

Я решил использовать (очень) небольшое подмножество истинных цветов в своем приложении, чтобы я мог самостоятельно обрабатывать сравнение цветов. Я работаю примерно с 30 цветами и использую жестко запрограммированные расстояния между ними.

Поскольку это было приложение для iPhone, я работал с objective-C, и реализация представляет собой более или менее матрицу, представляющую таблицу ниже, которая показывает расстояния между цветами.

Расстояние RGB в евклидовом пространстве не очень "похоже на среднее человеческое восприятие"

Вы можете использовать цветовое пространство YUV , оно учитывает этот фактор:

|  Y' |      |  0.299    0.587    0.114   | | R |
|  U  |  =   | -0.14713 -0.28886  0.436   | | G |
|  V  |      |  0.615   -0.51499 -0.10001 | | B |

Вы также можете использовать для этой цели цветовое пространство CIE .

РЕДАКТИРОВАТЬ:

Я отмечу, что цветовое пространство YUV - это недорогое приближение, которое можно вычислить с помощью простых формул. Но это не единообразно по восприятию. Перцептивно однородный означает, что изменение одного и того же значения цвета должно приводить к изменению примерно такой же визуальной важности. Если вам нужна более точная и строгая метрика, вы обязательно должны рассмотреть цветовое пространство CIELAB или другое перцептивно однородное пространство (даже если нет простых формул для преобразования).

Я бы рекомендовал использовать CIE94 (DeltaE-1994), который, как говорят, является достойным представлением человеческого восприятия цвета. Я довольно часто использовал его в своих приложениях, связанных с компьютерным зрением, и очень доволен результатом.

Однако выполнение такого сравнения требует больших вычислительных затрат:

1. RGB to XYZ для обоих цветов
2. XYZ to LAB для обоих цветов
3. Diff = DeltaE94(LABColor1,LABColor2)

Формулы (псевдокод):

• Формулы преобразования цвета: http://www.easyrgb.com/?X=MATH
• Формулы Delta-E: http://www.easyrgb.com/index.php?X=DELT

Здесь есть отличная статья о цветовых расстояниях: http://www.compuphase.com/cmetric.htm

В случае, если этот ресурс исчезнет, ​​автор приходит к выводу, что наилучшее недорогое приближение к расстоянию между двумя цветами RGB может быть достигнуто с помощью этой формулы (в коде C ).

typedef struct {
   unsigned char r, g, b;
} RGB;

double ColourDistance(RGB e1, RGB e2)
{
  long rmean = ( (long)e1.r + (long)e2.r ) / 2;
  long r = (long)e1.r - (long)e2.r;
  long g = (long)e1.g - (long)e2.g;
  long b = (long)e1.b - (long)e2.b;
  return sqrt((((512+rmean)*r*r)>>8) + 4*g*g + (((767-rmean)*b*b)>>8));
}

Человеческое восприятие слабее по цветности, чем по интенсивности.

Например, в коммерческом видео цветовые пространства YCbCr / YPbPr (также называемые Y'UV) уменьшают разрешение информации цветности, но сохраняют яркость (Y). При сжатии цифрового видео, таком как 4: 2: 0 и 4: 2: 2, уменьшается битрейт цветности из-за относительно более слабого восприятия.

Я считаю, что вы можете вычислить функцию расстояния, дающую более высокий приоритет над яркостью (Y) и меньший приоритет над цветностью.

Кроме того, при низкой интенсивности человеческое зрение практически черно-белое. Следовательно, функция приоритета нелинейна в том смысле, что для низкой яркости (Y) вы придаете все меньше и меньше веса цветности.

Более научные формулы: http://en.wikipedia.org/wiki/Color_difference

Восприятие цвета не евклидово. Любая формула расстояния будет одновременно и хороша, и ужасна. Любая мера, основанная на евклидовом расстоянии (RGB, HSV, Luv, Lab, ...), будет достаточно хороша для аналогичных цветов, показывая, что вода близка к бирюзовому. Но для не близких значений это может быть произвольно. Например, красный ближе к зеленому или синему?

Из FAQ по цвету Чарльза Пойнтона :

Системы XYZ и RGB далеки от единообразия восприятия. Обнаружение преобразования XYZ в разумно однородное для восприятия пространство заняло у CIE десятилетие или более, и в итоге ни одна система не была согласована.

Сходство цвета в кубе RGB измеряется евклидовым расстоянием (используйте формулу Пифагора).

РЕДАКТИРОВАТЬ: Во-вторых, это должно быть верно и для большинства других цветовых пространств.